Обсуждение статьи "Машинное обучение в однонаправленной трендовой торговле на примере золота"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Машинное обучение в однонаправленной трендовой торговле на примере золота:

В данной статье рассматривается подход к торговле только в выбранном направлении (на покупку или на продажу). Для этого используется техника причинно-следственного вывода и машинное обучение.

На протяжении последнего времени мы изучали создание симметричных торговых систем через призму бинарной классификации. Мы исходили из предположения, что сделки на покупку и продажу могут быть хорошо разделимы в пространстве признаков, то есть существует некоторая разделяющая граница (гиперплоскость), позволяющая алгоритму машинного обучения одинаково хорошо предсказывать как длинные, так и короткие позиции. На практике это не всегда выполняется, особенно для трендовых торговых инструментов, таких как некоторые металлы и индексы, а также криптовалюты. В ситуациях, когда актив имеет четко выраженный однонаправленный тренд, торговые системы, предполагающие покупки и продажи, могут быть слишком рискованными и общее распределение таких сделок может оказаться сильно несимметричным, что приведет к неправильной классификации с большим количеством ошибок. В таком случае разнонаправленная торговая система может оказаться неэффективной, и лучше было бы сконцентрироваться на торговле в каком-нибудь одном направлении. Данная статья призвана пролить свет на возможности машинного обучения для создания таких однонаправленных стратегий.

Я предлагаю переосмыслить подходы причинно-следственного вывода и адаптировать их для задачи однонаправленной торговли.

За основу возьмем материалы из прошлых статей:

Настоятельно рекомендую ознакомиться с этими статьями для более полного понимания идеи причинно-следственного вывода и тестирования.

Рис 10. тестирование только на forward периоде с начала 2024 г.

Автор: Maxim Dmitrievsky

Новый комментарий